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BioMistral vise à faire avancer le traitement des langues dans le secteur de la santé avec une technologie open source.

Une nouvelle méthode vise à réduire les sorties nuisibles des modèles de langage IA.

Une nouvelle approche améliore les systèmes de dialogue orientés tâche en utilisant l'appel de fonctions.

LoRETTA améliore l'efficacité de l'ajustement fin pour les grands modèles de langage avec moins de paramètres.

Nouvelles méthodes pour améliorer l'apprentissage continu dans les modèles de langue tout en gardant les connaissances passées.

Les modèles de langage sont super pour le texte mais ils n'ont pas de compréhension sensorielle.

Une étude révèle que les modèles de langage privilégient la pertinence par rapport à la qualité des preuves.

Une nouvelle méthode aide les robots à suivre des commandes complexes de manière plus efficace.

Cet article examine comment les modèles de langage peuvent adopter des biais idéologiques à partir des données d'entraînement.

Cet article parle d'une méthode pour améliorer les modèles de langue en utilisant des instructions structurées.

Archer introduit un raisonnement complexe pour améliorer les tâches de texte en SQL dans plusieurs langues.

Examen de la combinaison des SFM et des LLM pour améliorer la traduction orale.

Cette étude évalue des modèles pour suivre les changements de significations des mots à travers les langues.

Examiner les limites des LLMs pour comprendre et retenir les infos temporelles.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité des modèles ASR multilingues en intégrant des techniques de masquage adaptatif.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement des LLMs avec un minimum de retour humain.

Enquête sur l'audio deepfake pour améliorer les modèles de transcription pour les langues moins courantes.

Explorer comment les réseaux de tenseurs peuvent améliorer la modélisation du langage à travers des chaînes de spins de Motzkin.

Une étude montre que les LLMs excellent à répondre à partir de choix, révélant des compétences de raisonnement inattendues.

Explorer comment l’ordre des mots influence le traitement du langage et la communication.

Examiner comment les nouveaux mots affectent la performance des modèles de langage.

SiLLM améliore la traduction en temps réel en intégrant deux modèles distincts.

Examiner les tailles d'échantillon nécessaires pour que les modèles spécialisés surpassent les modèles généraux.

Cet article examine comment les modèles de redémarrage incrémental améliorent la compréhension du langage face aux ambiguïtés locales.

Explorer l'apprentissage en contexte et ses implications sur la performance de l'IA multilingue.

Recherche sur le mélange de différents styles de communication dans la génération de texte AI.

Cette étude examine l'efficacité des modèles multilingues à suivre des instructions dans les langues européennes.

Une étude sur le rôle des Neurones de Connaissance Dégénérée dans l'amélioration des performances des modèles de langage.

Enquête sur comment les méthodes de tokenisation influencent les tâches arithmétiques dans les modèles de langage.

Cet article explore comment les modèles de langage peuvent aider à rédiger des méta-revues académiques.

Un nouveau cadre améliore la détection de la haine en générant des cas de test réalistes.

Un agent adaptatif améliore le travail d'équipe dans Codenames en utilisant plusieurs modèles de langue.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles d'IA expriment leur confiance dans leurs réponses.

Cet article examine les dangers du réglage précis nuisible dans les modèles linguistiques.

Une nouvelle approche utilisant la rétro-traduction vise à protéger les modèles linguistiques des requêtes nuisibles.

Une méthode pour améliorer la qualité des réponses dans les modèles de langage grâce aux retours.

Une étude révèle les défis et les progrès de la mémoire des chatbots pendant les longues discussions.

Une étude évalue la capacité des LLM à créer des données de questions-réponses culturellement pertinentes.

Cet article examine la fiabilité des opinions politiques dans les grands modèles de langage.

Un nouveau standard pour évaluer les capacités de conversation coréenne des modèles de langage.